多核LSSVM算法在轴承故障识别中的应用

来源期刊：机械设计与制造2018年第2期

论文作者：刘文婧 陈肖洁

文章页码：249 - 252

关键词：EMD;LSSVM;核极化;多核学习;多分类;滚动轴承;故障识别;

摘    要：针对最小二乘支持向量机(LSSVM)实现过程中盲目选择核函数的现象,提出了一种基于核极化的多核LSSVM与EMD相结合的滚动轴承故障识别算法。首先,对滚动轴承振动信号进行EMD信号提取,进而提取故障特征向量;然后,根据多核构造原理,引入核极化确定基本核函数的组合权系数,构造多核函数;最后,结合多核函数与LSSVM,形成多核LSSVM学习器,进行故障识别。分析滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障的诊断实验结果,可知,EMD与多核LSSVM的故障识别算法可以准确地判断滚动轴承的工作状态和故障类型,并与SVM、LSSVM算法的诊断结果进行对照,表明所提算法的故障识别率更高。